我们可以通过人脸检测去进行景区限流。在景区门口放置摄像头，摄像头捕捉到游客的人脸图像，然后使用人脸检测技术，识别出图像中是否含有人脸，含有几张人脸，检测一张人脸，就在计数器上1。这样景区就可以通过客流量的统计，当达到最大客流量的时候，就停止进入，实现景区限流。

二维码识别OCRAPI是利用计算机视觉技术，通过扫描二维码图像，将其转化为文本或数字信息。

人脸检测是进行身份识别的一个重要环节，因为它可以准确地识别出图像中的人脸，这样才能保证身份识别的准确性。

OpenCV绘制图形直线voidcv::line (InputOutputArray  img, //图像Point pt1,       //线的起点Point pt2,       //线的终点constScalar& color,  //线的颜色int

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/faedcb264a1c43969f2f5a2e6b9dbd2e.png)基于生成对抗网络（GAN）的深度神经网络促进了端到端可训练的照片级逼真的文本到图像的生成。许多方法还使用中间场景图表示法来改善图像合成。使用基于对话的交互的方法允许用户提供指令，以逐步改进和调整生成

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BatchNorm可谓深度学习中非常重要的技术，不仅可以使训练更深的网络变容易，加速收敛，还有一定正则化的效果，可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中，被大量使用。但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践，发现在这类任务中，BatchNorm的表现并不好，加入了BatchNorm，反而使得训练速度缓慢，不稳定，甚至最后发散。

原文:LindDotNetCore~docker里图像上生成中文乱码问题(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Flori%2Fp%2F8358285.html)(https://www.oschina.net/action/GoTo

创新式填充是一项非常实用的新功能，可以帮助用户更好地完成复杂的图像编辑任务。这个新功能使用了人工智能和机器学习技术，可以让用户更快地完成复杂的编辑任务，比如删除不需要的物体或者生成全新的图像。传统的填充方式可能会出现明显的瑕疵或无法满足高质量的要求，而创新

流体力学深度学习建模技术研究进展王怡星、韩仁坤、刘子扬、张扬、陈刚摘要：深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点，恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前，深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用，其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景，